基于最小分类误差准则的呼吸音分类技术

李琳; 徐文皓; 洪青阳; 童峰; 吴谨准; 颜卫源

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基于最小分类误差准则的呼吸音分类技术

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从大量呼吸音样本中归纳综合出肺部病理特征的科学表示,实现自动化、定量化的呼吸音分类,是现代医疗信息化技术的重要研究内容之一.提出了一种基于最小分类误差(minimum classification error,MCE)准则的呼吸音分类方法,建立呼吸音类别的分类误差损失函数,采用广义概率下降法(generalized probabilistic decent,GPD)估计得到呼吸音的隐马尔科夫模型(hidden Markov model,HMM)参数,以增强不同类型呼吸音模型的区分能力.实验结果表明,与传统的最大似然(maximum likelihood,ML)法相比,基于MCE准则求解的HMM模型,具有更好的分类效果,提高了识别准确率,客观证明了基于MCE准则的呼吸音分类技术的有效性.

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来源
《厦门大学学报：自然科学版》 |2016年第6期|901-905|共5页
作者
李琳; 徐文皓; 洪青阳; 童峰; 吴谨准; 颜卫源;
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作者单位

厦门大学信息科学与技术学院;

厦门大学海洋与地球学院;

厦门大学附属第一医院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电声技术和语音信号处理;
关键词
呼吸音分类; 隐马尔可夫模型; 最小分类误差; 最大似然;

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